無人公車開放免費試乘,預約方式、路線一次看!究竟「幽靈巴士」是怎麼開的?
無人公車開放免費試乘,預約方式、路線一次看!究竟「幽靈巴士」是怎麼開的?

9月28日更新:

信義路5G自駕巴士開放預約試乘了!這輛行駛路線全國最長的自駕巴士貫串台北市中正、大安、信義區,由遠傳全線覆蓋5G訊號,導入V2X應用、車內影像分析。

預約須知

試營運期間,民眾可在揪巴士JOBUS預約專網上面進行預約,選擇所要搭乘區段頁面,點選人數(一次預約最多可5人)及日期即可預定,進入資料頁面並填寫姓名、所在地區、電話及信箱即可完成預定。信箱將會收到含qrcode之試乘體驗券,當日持試乘體驗券及電子票證至現場搭乘即可。

另外,必須在前1日24:00前完成預約。
Ex.預計搭乘9/29(二) 00:30班次,可在9/28(一) 23:59前完成預約訂購

試乘體驗路線分為6區段,車輛會在前5分鐘到達站點並準時發車。(路線見下圖)

  • 第一段:台北101→信義敦化
  • 第二段:信義敦化→信義新生
  • 第三段:信義新生→信義杭州
  • 第四段:信義杭州→信義新生
  • 第五段:信義新生→信義敦化
  • 第六段:信義敦化→信義光復
5G自駕巴士路線圖。(點圖可放大)

搭乘是否需要付費?(如何收費?如何付款?)

試乘體驗為0元體驗,歡迎民眾試乘後填寫問券回饋,讓自駕車服務更貼近民眾需求。民眾可在揪巴士自駕車試乘體驗網站進行預約,完成預約即可收到試乘體驗qrcode券,當日持試乘體驗券及電子票卡(ex.悠遊卡等)至現場搭乘即可。

持試乘體驗券至公車站候車,上車時將體驗券出示給工作人員看即可,上下車刷電子票證(ex.悠遊卡),0元付款紀錄上下車站點。

正式上路時的時速為多少?

現階段測試時速為15公里/小時,計劃期間也將進行20及30公里/小時的測試。

正式上路時的頭、末班車時間?

信義路自駕巴士試乘體驗階段頭班車為00:30由台北101(信義路)發車至信義敦化站,末班車為02:00由信義敦化發車至信義光復站。

試乘消費者是否有保險?

試乘體驗的乘客皆有保險,所保之項目與汽車客運業的項目一致,包含強制汽車責任險、第三責任險附加自動駕駛車輛測試保險及乘客體傷責任險。

自駕車結合5G,打造新商模

今年5月開始,台北市政府啟動「台北市信義路公車專用道自駕巴士創新實驗計畫」,與成立兩年的新創公司台灣智慧駕駛(以下簡稱台智駕)合作,展開為期一年的夜間自駕巴士測試。

基於安全考量,測試初期時速約10~20公里,會視情況調整測試速度與時間。如果測試結果良好,最快將於9月提供一般民眾體驗、試乘自駕巴士。

一台無人小巴,結合了多家企業的技術與資源。首先,小巴的車體由創奕能源提供,這家車輛製造商已包辦全台超過半數的電動巴士;車輛線傳控制,由奕兆綠能負責;圖資,出自興創知能;感知器,是汽車電子大廠輝創的產品;自駕車上路前的測試和驗證,則是採用NVIDIA DRIVE自駕車開發平台。

自駕公車
北市府與台智駕合作,展開夜間自駕巴士測試,測試初期時速約10~20公里,最快將於9月提供一般民眾體驗、試乘自駕巴士。
圖/ 台智駕

負責軟體開發的台智駕,負責將這些來自各方的軟硬體系統整合在一起。團隊專長是能將運算系統、鏡頭、雷達、光達等設備,快速整合到一輛現有的電動車上,讓它活起來。

台智駕是國內少數100%系統自主研發,硬體國產自製率近70%的自駕車團隊 。

2018年10月,遠傳電信加入5G汽車通訊技術聯盟(5GAA),成為台灣首家加入的電信業者,積極尋找車聯網應用,做為5G的實驗場景;過去曾有過4G訊號合作經驗的台智駕,便是合作夥伴首選。

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台灣智駕公司執行長沈大維指出,自駕車產業因為5G產生創新服務模式,透過V2X技術,讓車輛之間可以彼此溝通,並結合串流多媒體,在車內提供沉浸式廣告。
圖/ 侯俊偉攝影

台智駕執行長沈大維表示,對自駕車產業來說,5G帶來最大的變革,除了安全效率的提升之外,更重要的是創新服務模式的產生。

他舉例說,由於自駕巴士的實驗路線會經過台北景福門,曾有文創業者提案,希望能在車內天花板與窗戶上安裝顯示器,當車子行經景福門時,可以將老台北的街景投射在螢幕上,5G可提供即時串流與高畫質,在車內打造沉浸式體驗,平時也能投放資訊與廣告。這就是未來5G與自駕車結合的應用場景之一。

由於自駕車已具備一套安全檢測感測器、影像辨識系統和演算法,純粹以車輛本身的運行來看,即使沒有連結網路
由於自駕車已具備一套安全檢測感測器、影像辨識系統和演算法,純粹以車輛本身的運行來看,即使沒有連結網路,車輛還是具有辨識周遭環境的能力。
圖/ 台智駕

現階段自駕車會用到網路之處,主要在於車子與道路設備的資訊交換,像是透過路口的攝影機,偵測是否有人、車經過,並將資訊即時回傳給自駕車判斷。

「從路端到車端,走4G的架構也行,只是會有些小延遲。」使用5G訊號以後,傳輸速度更快、效率更提升,但實際上差異不大,「車子只要在接近路口時,可以減低速度就好。」

透過人、車、物體發出訊號,掌握相對位置

那麼5G對自駕車產業更實質的助益何在?沈大維指出,關鍵在於車聯網(V2X)。

V2X是Vehicle-to-Everything的縮寫,可以再細分為車對車(V2V)、車對基礎設施(V2I)、車對人(V2P)、車對摩托車(V2M )這幾大類別,指車子和物體都能發出訊號,透過通訊技術掌握相對位置,不至於因為視線死角,釀成車禍意外。

假設A車輛正以時速90公里前行,B車突然出現在前方路口,雙方透過V2V(車對車)交流,讓A、B車輛同時減速,避免事故。

「V2X有助於自駕車更快實現。」沈大維解釋,目前自駕車仍需仰賴路上安裝的感測器,協助偵測前方路口是否有人車,一旦V2X技術趨於成熟,就能與行人手上的穿戴裝置、腳踏車等進行P2P(端到端)溝通,就算沒有感測器,還是能做到資訊交換。

台灣智駕公司執行長沈大維
未來每個裝置都可以互相溝通,這才是5G的優勢。

而當裝置都能接上5G訊號,就能加快資訊共享,沈大維希望,接下來可以有機會在信義路上展開車聯網(V2X)局部測試,為創造更多新商業模式與服務暖身,展現5G真正價值。

責任編輯:張庭銉、林美欣

關鍵字: #自動駕駛
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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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